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Las TIC, la inteligencia artificial o la Administración inteligente son conceptos que nuestras organizaciones públicas están y deben adoptar para responder mejor al ciudadano.

Las oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial en las Administraciones Públicas son casi infinitas, tantas como ámbitos en los que actúa y ciudadanos a quienes sirve. Tecnologías como machine learning, big data o incluso deep learning no deben asustarnos a la hora de implantarla, pues podemos comenzar por sus aplicaciones más sencillas, o utilizar herramientas gratuitas y muy potentes de relativamente fácil manejo.

Esta entrada se basa en mi artículo «Inteligencia artificial y Administración Pública. Posibilidades y aplicación de modelos básicos en el procedimiento administrativo«, publicado en la Revista El Consultor de los Ayuntamientos, nº 10, Octubre 2019. No obstante, ha sido objeto de una importante actualización.

Inteligencia artificial en la Administración Pública

La Inteligencia Artificial (IA) está teniendo un impacto significativo en los últimos años gracias a la mejora en la capacidad de cómputo de los ordenadores. Es innegable el potencial estratégico que tiene la IA en todos los aspectos, incluyendo las implicaciones en las relaciones humanas con las máquinas y en la creación de nuevos empleos. Si queremos mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, ser más eficientes y ahorrar tiempo y costes, resulta esencial que la IA ocupe un lugar destacado en las organizaciones, públicas y privadas.

Imagen creada por una IA: Imagen creada por una IA — Creación de la IA de Stable Diffusion: IA en la Administración

Sin embargo, en España, la Administración pública todavía sufre un retraso significativo en la modernización y transformación tecnológicas. Muchas instituciones todavía mantienen una pugna en ese eterno recorrido para ponerse a la altura de la sociedad a la que sirven. Por lo tanto, es importante considerar si la implementación de la IA en la Administración Pública no resultará en una mayor brecha con la sociedad.

Es fundamental adoptar los algoritmos de la IA en los procesos administrativos para alcanzar una mayor eficiencia y eficacia. Además, la IA puede ser útil en tareas repetitivas y monótonas, liberando tiempo para que los trabajadores públicos se enfoquen en tareas más críticas y creativas. Por poner solo dos casos, la IA puede transcribir el audio de los órganos colegiados (Pleno, Comisiones…) en cuestión de minutos, o repartir los asuntos del registro de entrada a cada departamento automáticamente.

Por lo tanto, es vital que la Administración Pública adopte la IA para mejorar los servicios a los ciudadanos y mejorar la calidad de vida en general.

Qué es la inteligencia artificial

Antes de continuar conviene realizar una aproximación al concepto de inteligencia artificial, pues sus contornos no están claros, ni siquiera para los expertos, y pueden plantearse dudas sobre si realmente se está utilizando en determinados procesos.

La inteligencia artificial es la capacidad de los ordenadores de emular las capacidades humanas, como el aprendizaje, el razonamiento o la creatividad.

La definición más aproximada que tenemos desde un punto de vista oficial es la que ofrece la Comisión europea:

Sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción –con cierto grado de autonomía– con el fin de alcanzar objetivos específicos
Comisión europea

Desde 2021 se está estudiando un borrador de Ley de Inteligencia artificial de la UE, que trata de regular sus usos y proteger los derechos de los ciudadanos europeos. Puede ver mi comentario sobre esta ley en el enlace anterior.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Administración pública

Los usos de la inteligencia artificial en la Administración pública son inmensos, aunque estamos aún en una fase muy incipiente en la introducción de modelos de inteligencia artificial, no solo en las Administraciones sino en general. Se está explorando hasta dónde pueden alcanzar sus algoritmos, así como sus ventajas y peligros. Si bien ya se utilizan sistemas de IA en algunos ámbitos su implantación no es total y ha planteado dudas, sobre todo en materia de protección de datos y en relación a sesgos por raza o sexo; sin contar con los propios problemas éticos de la inteligencia artificial. Además, cabe mencionar que el propio concepto de inteligencia artificial no es pacífico, existiendo diversidad de opiniones al respecto. Para tratar de aclararlo les ofrezco en este enlace una definición de inteligencia artificial y de otros términos relacionados.

Administraciones Públicas e inteligencia artificial

Son diversos los casos en los que podemos encontrar ejemplos de IA en la administración pública; desde las Agencias tributarias hasta la Sanidad y la Justicia. A continuación quiero señalar algunas de esas aplicaciones prácticas y ejemplos que ofrece la inteligencia artificial en el sector público. Primeramente haré referencia a supuestos generales que nos pueden sonar a muchos para, seguidamente centrarme en un sencillo caso real que hemos utilizado en el Departamento de Gestión tributaria de mi Ayuntamiento.

En el siguiente enlace dispone de un artículo específico en el que hablo de los usos de la inteligencia artificial en los ayuntamientos, organizaciones que por su cercanía a los ciudadanos y por el tipo de servicios que prestan puede ofrecer unas ventajas que no permite su aplicación en otras administraciones.

Asistentes virtuales o chatbots

Vamos a comenzar con uno de los usos de la IA quizás más extendidos y útiles en el ámbito de la atención al público. Nos referimos a los asistentes virtuales o chatbots (también denominados asistentes conversacionales). Todos conocemos Siri, Cortana, Echo, Alexa, etc. Una variante de estos aparatos son las aplicaciones web con las que podemos «hablar» mediante texto, y que incluso nos contestan por voz. Los asistentes virtuales sirven para resolver dudas generales sobre los servicios que ofrecen empresas y Administraciones.

El uso de estos programas se ha generalizado en los últimos años y ya cuentan con la posibilidad de entender mucho mejor lo que desea el interlocutor aunque no utilice la frase exacta que el programa tiene grabada. En este punto la IA y sus programadores han realizado un gran esfuerzo para extrapolar, de la expresión que escribe el ciudadano, lo que realmente quiere decir. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha tenido mucho que ver, pues se trata de una de las aplicaciones de machine learning que más empuje está teniendo.

Aplicación de chatbots en la Administración

En el ámbito de la Administración Pública los chatbots juegan un papel muy importante, por cuanto la atención al ciudadano supone -al mismo tiempo- un apartado esencial. El ahorro de costes de personal, la rapidez en la respuesta, el número de personas atendidas y la calidad y mayor control de las respuestas son algunos de los aspectos más destacados de estos asistentes. Puede leer más acerca de los chatbots en la Administración en el artículo que escribí, así como experimentar con el asistente de prueba que incluye (abajo a la derecha).

Inteligencia artificial en la Administración de justicia

Administración e inteligencia artificial

Otro ejemplo de uso de la IA es en la Administración de Justicia en EE.UU. Servía para predecir la posibilidad de reincidencia y otorgar libertad condicional. La aplicación de la NLP ha sido de gran utilidad, la cantidad ingente (Big Data) de documentación legal en cualquier Juzgado o Tribunal permite a los algoritmos encontrar patrones y realizar predicciones sobre lo que se le pida. Desgraciadamente se detectó que discriminaba a las personas de color debido a los ya mencionados sesgos.

Un problema importante a la hora de utilizar procesos de IA es la falta de transparencia administrativa a la hora de publicar los criterios con los que se programa un algoritmo. Esto supone que los ciudadanos se encuentran indefensos ante las decisiones adoptadas por la Administración y basadas en una de estas inteligencias. Recordemos el caso de la IA utilizada para otorgar el bono social en el recibo de la luz. Se denunció su denegación en un caso en que procedía, solicitando el código, y la Administración esgrimió que estaba sujeto a propiedad intelectual.

Inteligencia artificial y recursos humanos

Otro caso en que puede ayudar la IA en la gestión de recursos humanos. Desde la selección hasta en la predicción de vacantes o bajas. Su utilización en selección de personal es bastante utilizada en la empresa privada. Ya hay algoritmos que realizan entrevistas y llevan a cabo un primer filtro que ayuda a los humanos en el proceso. La ventaja de estos sistemas es la rapidez y el ahorro de horas de trabajo a los humanos. Gracias a los sistemas de reconocimiento de voz y de las expresiones faciales es posible para una IA realizar preguntas y reconocer las respuestas, así como las microexpresiones faciales que puedan delatar falsedades.

Con la gran cantidad de datos que un departamento de recursos humanos genera es fácil pensar que la IA puede generar modelos predictivos sobre épocas en las que puede haber más bajas laborales, o más carga de trabajo, etc.

Big data en la Administración pública

Una ventaja estratégica con la que cuenta los gobiernos y administraciones es la gran cantidad de datos que manejan diariamente. Esto conforma lo que en materia de IA se denomina Big Data, un ingente volumen de información (del orden de terabytes e incluso petabytes) recopilada y creada para la gestión de sus fines.

Sin embargo, a ese big data se le puede extraer mucha más información de la que inicial y aparentemente tiene. En efecto, desde no hace demasiado tiempo se está aprendiendo a aprovecharlo más allá de su uso habitual. Se ha comprobado que el estudio algorítmico de los mismos permite extraer conclusiones, patrones, hacer predicciones y dar respuestas a muchas cuestiones antes impensables. Aquí entra en juego la inteligencia artificial y los algoritmos de machine learning e incluso de deep learning. Una IA bien entrenada puede recibir esa ingente cantidad de información y tras los oportunos procesos internos ofrecer conclusiones o predicciones muy útiles en el ejercicio de las actividades administrativas.

La Agencia Tributaria genera un gran big data y lo está aprovechando bien. Un ejemplo en su uso es el control de los residentes en el extranjero para evitar elusión fiscal. Otro uso es el control de las operaciones internacionales de las multinacionales.

Detectar denuncias falsas con IA

La Policía Nacional está desarrollando y aplicando en algunas comisarías desde 2015 un algoritmo que permite detectar las denuncias falsas. Lo que comenzó como un experimento de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en un sistema que promete reducir la comisión de delitos de denuncia falsa. De hecho, alcanza un 96% de acierto. El sistema se centra sobre todo en hurtos, robos o rotura de cristales, y estudia las expresiones y palabras utilizadas al redactar las denuncias para inferir cuándo el denunciante miente.

Inteligencia artificial en la sanidad

Un entorno en el que está teniendo un gran éxito la aplicación de modelos de inteligencia artificial es en la sanidad. Los avances científicos y las nuevas terapias deben mucho a la misma. Por ejemplo, ha habido una explosión de oportunidades en su aplicación para estudiar y predecir comportamientos del COVID-19. El estudio de este y otros virus, así como de proteinas y cómo se configuran, comportan y relacionan se está beneficiando del big data y de los modelos predictivos del machine learning. Lo que hasta hace poco era un proceso de meses o años para conocer la forma 3D de las proteinas ahora se logra en semanas o días.

La detección y pronóstico de enfermedades es un área que también está logrando importantes avances. Ya es posible descargarse aplicaciones en el móvil que nos ayudan a detectar si un lunar o mancha en la piel puede ser maligno o no. Lo mismo ocurre con otras muchas enfermedades. La IA ayuda a los médicos a detectar dolencias a través de las imágenes obtenidas por rayos X, tomografías, etc. Una persona puede no detectar pequeños cambios en las mismas, pero una inteligencia entrenada mediante machine learning con cientos de miles de imagenes realiza los diagnósticos con muchas más fiabilidad que el ojo humano.

Los sesgos de la Inteligencia artificial

Además de la falta de transparencia a la hora de dar a conocer los criterios y la programación de los algoritmos hemos de recordar que una IA ha sido -precisamente- programada por humanos y que nuestros propios sesgos se pueden trasladar a aquella. Este concepto es uno de los mayores problemas a los que se enfrenta todo modelo de inteligencia artificial, como expresión de cualquier actividad valorativa humana. También se dan a menudo, por ejemplo, en materia de evaluación del desempeño.

Qué es un sesgo

De acuerdo con el diccionario de la Real Academia Española de la Lengua (RAE) un sesgo es «error sistemático en el que se puede incurrir cuando al hacer muestreos o ensayos se seleccionan o favorecen unas respuestas frente a otras». Hay muchos tipos de sesgos (bias en inglés) y es una labor compleja pero imprescindible tratar de limitarlos al máximo cuando se programan algoritmos.

Querámoslo o no siempre corremos el riesgo de transmitir al algoritmo ciertas pautas inconscientes que le avoquen a cometer errores o desviarse de lo justo. Esta cuestión está provocando importantes problemas éticos en la aplicación de la IA. Por eso resulta esencial planificar en profundidad cómo se va a programar uno de estos algoritmos para reducirla lo máximo posible. Los de mayor calado son los que discriminan por género y por raza, pero puede haber muchos otros. Todo dependerá de los fines y los destinatarios de la inteligencia que se esté creando.

Las Administraciones deben liderar el cambio

Más allá de esa necesidad de transformación pública, el Estado y las Administraciones públicas deben liderar el avance de la sociedad y de los ciudadanos. Deben ser facilitadores del progreso económico y humano, y para ello han de disponer de las herramientas adecuadas y lo más punteras posibles. Se han apuntado solo algunos de los ámbitos en los que tecnologías inteligentes para la administración pública pueden mejorar los servicios públicos e incluso salvar la vida de las personas: sanidad, seguridad, transporte y comunicaciones, etc. En todos estos entornos las Administraciones y los gobiernos tienen mucho que decir, sea por el ejercicio de competencias en la gestión de servicios públicos o como creadores de normas que regulen la actividad humana.

Es cierto que la incorporación de la inteligencia artificial en los procesos administrativos se nos antoja algo complicada. Esto se debe a la aparente dificultad de estas tecnologías y los antecedentes que ya conocemos a la hora de implementar conceptos tan disruptivos. Pero también es verdad que no debe comenzarse la casa por el tejado sino poco a poco, con pruebas piloto, por fases, y sobre todo con la implicación de todos, contando con los empleados públicos, que son quienes a la postre utilizarán esos modelos de IA. Y sin olvidar a los directivos públicos y a los políticos, que deben ser conscientes de los beneficios que conlleva y habrán de impulsar su implantación.

Un sistema modular relativamente fácil de implantar

La implementación de algoritmos inteligentes es modular y escalar, permitiendo diseñar desde los más básicos, para resolver o automatizar (más o menos autónomamente) sencillos procedimientos, hasta los más avanzados. Esto permite ir avanzando todo lo rápido que se quiera. Además, existen multitud de entornos de desarrollo y aplicaciones gratuitas que, con conocimientos medios o incluso sin saber programar, permiten crear desde asistentes virtuales hasta la realización de estudios predictivos con machine learning en cualquier ámbito¹. En fin, la implantación de la inteligencia artificial en las administraciones públicas no es tanto una cuestión de poder sino de ponerse a ello.

Un caso práctico. Devolución del IVTM mediante un modelo básico de inteligencia artificial

La devolución de la parte proporcional del Impuesto sobre vehículos de tracción mecánica (IVTM) en casos de baja definitiva o temporal por sustracción o robo de un vehículo (art. 96.3 Ley de Haciendas Locales) es un procedimiento que permite perfectamente la aplicación de un modelo muy básico de IA mediante automatización y asesoramiento en la toma de la decisión final, al contar con unos requisitos tasados para su resolución.

En el caso del Ayuntamiento de Manzanares se decidió automatizar este tipo de expedientes porque las solicitudes se acumulan al comienzo del período de pago del impuesto, en marzo, y hasta julio no se pueden resolver porque no disponemos de los datos definitivos de pagos. Por ello se produce una cierta carga de trabajo por esa acumulación que justifica la aplicación de un modelo –sencillo pero eficiente- de IA.

Los datos de entrada

En este caso los datos necesarios para resolver son tasados y fácilmente comprobables: el pago de la liquidación y la cuota, la baja del vehículo, el tipo de baja y su fecha. Esta información se encuentra en distintas bases de datos. La tramitación tradicional supondría comprobar el pago de la liquidación en una base de datos, la baja del vehículo y su fecha en otra, y calcular manualmente la parte de cuota que hay que devolver en función de los trimestres naturales afectados, así como la posterior creación del Decreto.

Algoritmo ad hoc

Antes de proseguir conviene apuntar que el Departamento de Gestión Tributaria del Ayuntamiento de Manzanares cuenta con una aplicación web ad hoc (mediante php y mysql) para la gestión de parte de sus procesos, diseñada y gestionada por quien suscribe. Esta aplicación se creó ante la necesidad de solucionar algunas carencias de la aplicación comercial que se viene utilizando en el Ayuntamiento, con el objetivo de mejorar la eficacia y eficiencia en la tramitación de los expedientes y la atención al ciudadano.

Si bien esta circunstancia es una ventaja que nos permite diseñar los algoritmos que necesitamos para solucionar infinidad de tareas y lograr mayor eficiencia sin depender de actualizaciones de las aplicaciones comerciales, ello no debe ser óbice para que otras organizaciones puedan crear algoritmos, scripts o pequeñas aplicaciones en distintos lenguajes de programación, pues todas ellas disponen de informáticos (otra cosa es su predisposición…).

El proceso de toma de decisión

Pues bien, el algoritmo que hemos creado utiliza como input el número de liquidación, comprueba los datos y resuelve si debe concederse la devolución y, en su caso el importe a devolver. La automatización no es integral en el sentido del artículo 41 Ley 40/2015 (sobre las actuaciones administrativas automatizadas), pues requiere de una posterior comprobación de que todo es correcto y la tramitación del acto administrativo. Esto evita la necesidad de cumplir los requisitos de dicho artículo al tiempo que ahorra un trabajo enorme.

El proceso que se aplica es, en resumen, el siguiente:

La aplicación despliega un formulario web donde se le introduce el número de liquidación.
El algoritmo comprueba si se ha pagado, la cuota, y si el vehículo causó en Tráfico una baja que dé lugar a la devolución. Si no se dio de baja o no cumplen los requisitos se informa al funcionario. También puede ocurrir que no se disponga de la información actualizada sobre la baja, por lo que se informa al funcionario que la compruebe manualmente.
La IA obtiene la fecha de la baja y calcula los trimestres naturales que han de devolverse, así como el importe de la devolución.
El funcionario inserta el número de cuenta y confirma la grabación de los datos.
Una vez tramitadas todas las consultas se pulsa un botón para generar una hoja excel que se acompaña al Decreto de resolución del procedimiento acumulado.

Así pues, nos encontramos con un procedimiento de requisitos objetivos, fácilmente comprobables en bases de datos, y que se hace tedioso de tramitar para una persona por la cantidad de información a comprobar.

Se puede plantear -con razón- la duda de si este modelo está utilizando realmente una IA dados los difíciles contornos en los que se mueve el concepto, como ya indicamos. Todos hemos oído que los algoritmos de IA obtienen un aprendizaje previo y lo aplican al caso concreto. Este es el caso más común. Pero también hemos visto que, de acuerdo con la definición de la Comisión europea es la capacidad de las máquinas de recopilar datos del entorno (ej. bases de datos, información de Internet, sensores), procesarlos y ofrecer resultados o aportar propuestas. Desde este punto de vista podríamos enmarcar este modelo del IVTM dentro del uso de la IA, eso sí, muy básica, pues se podría decir que es un mero proceso automatizado. Pero ¿no es lo que hacen los ordenadores en cualquier de sus facetas: procesar y automatizar?

En fin, este modelo permite comprobar los datos e incluso proponer la decisión a adoptar. De hecho, podría permitírsele tomar la decisión al estar preparada para ello, pero de momento se prefiere mantener la intervención humana en la validación de los datos.

Posibilidades y aplicación de modelos básicos de IA en el procedimiento administrativo

Para conocer más acerca de la aplicación práctica de la inteligencia artificial en Administración Pública le invito a leer mi artículo «Inteligencia artificial y Administración Pública. Posibilidades
y aplicación de modelos básicos en el procedimiento administrativo«, publicado en la Revista El Consultor de los Ayuntamientos, nº 10, Octubre 2019 .

ADEMÁS: Inteligencia artificial e innovación en la Administración Pública. De Concepción Campos Acuña (Revista Vasca de Admón. Pública)

Libros sobre inteligencia artificial y Administración

Libro inteligencia artificial y Administración pública. Carles Ramió

También puede interesar esta lectura de Inteligencia artificial y Administración pública: Robots y humanos compartiendo el servicio público. Escrito por el profesor Carles Ramió Matas.

Inteligencia artificial en la gestión de recursos humanos

31/10/2023 Pedro Padilla 6 comentarios

¿Sabía que la inteligencia artificial aplicada a la gestión de recursos humanos está revolucionando el sector? Con el potencial que ofrece esta tecnología de vanguardia las empresas ahora pueden optimizar sus procesos de selección y contratación, gestión de talento y desarrollo del personal de una manera más eficaz y eficiente que nunca. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la identificación de candidatos potenciales, la inteligencia artificial está cambiando la forma en que las organizaciones atraen, seleccionan y retienen su talento más valioso.

La inteligencia artificial aplicada en recursos humanos permite ya que algoritmos avanzados analicen grandes volúmenes de datos (Big Data) en cuestión de segundos, ofreciendo información procesable e insights estratégicos para mejorar la toma de decisiones en materia de personal. Esto no sólo agiliza los procesos, sino que también reduce los errores y permite una gestión más precisa y personalizada del departamento de RRHH.

En este artículo veremos el impacto de la inteligencia artificial en los recursos humanos y cómo las organizaciones, públicas y privadas, pueden aprovechar esta tecnología innovadora para maximizar la productividad, la motivación laboral y el potencial de su capital más importante: las personas.

Aplicar la inteligencia artificial a los recursos humanos

La idea de hacer trabajar juntos inteligencia artificial y recursos humanos no es cuestión baladí. Es un ámbito realmente complicado en toda organización, pues supone tratar con la subjetividad, las motivaciones y los sentimientos humanos. Y no perdamos de vista que la gestión de personas es un área central en el éxito de una organización: las personas son su verdadero cerebro y músculo.

Los sesgos en el reclutamiento y la selección, así como en los procesos de evaluación del desempeño, son un gran límite para el éxito de esas áreas de los recursos humanos. Los algoritmos, el machine learning y el big data podrían ayudar enormemente en esta titánica labor.

Respecto a la selección de candidatos y, por tanto, a la hora de conocer su desempeño futuro (predicción del desempeño) la inteligencia artificial ya está ofreciendo unos resultados asombrosos. Por ejemplo, IBM Watson se está utilizando no solo en esta tarea sino de forma más general para atraer, retener y evaluar el talento.

Beneficios del uso de la inteligencia artificial en RRHH

La adopción de la inteligencia artificial en recursos humanos ofrece una amplia variedad de beneficios para las organizaciones, y cada vez se están encontrando más gracias al imparable desarrollo de esta tecnología algorítmica. A continuación expongo algunos de los principales beneficios:

1. Mayor eficiencia: Esta es, en suma, la finalidad última del uso de la IA. Automatiza tareas y nos ahorra tiempo, permitiendo que los profesionales de recursos humanos se centre en actividades más estratégicas y de valor añadido.

2. Toma de decisiones basada en datos: Los algoritmos avanzados y el aprendizaje automático permiten el análisis rápido y preciso de grandes volúmenes de datos, lo que brinda información valiosa para la toma de decisiones de recursos humanos. La IA se basa en probabilidad, y gracias a ella puede decirnos con qué grado de certeza podemos tomar ciertas decisiones. En determinados ámbitos podríamos, incluso, dejar que la IA tome las decisiones por sí misma. Eso sí, habrá que establecer los mecanismos de seguridad necesarios para que dichas decisiones no perjudiquen los derechos de los trabajadores ni se cometan sesgos.

Sobre este tema hablo más abajo.

3. Selección de candidatos más precisa: La inteligencia artificial puede analizar currículums y perfiles de candidatos en función de requisitos específicos, identificando a los candidatos más adecuados para un puesto de trabajo. Esto ahorra tiempo y mejora la calidad de las contrataciones.

4. Personalización: La inteligencia artificial permite la personalización de la experiencia del empleado, adaptando el contenido y la formación a las necesidades y preferencias individuales.

5. Mejora continua: Los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender y mejorar con el tiempo, lo que permite una evolución constante en la gestión de recursos humanos.

Inteligencia artificial y productividad

Hace tiempo leía la noticia sobre un sistema de inteligencia artificial (IA) llamado Cogito, aplicado a los centros de atención al cliente o call center, que asesoraba en tiempo real al empleado a lo largo de cada llamada telefónica con un cliente. El sistema escucha la conversación y va dando consejos al trabajador. Así, si habla muy rápido o muy despacio se lo indica diciéndole que cambie el ritmo. Si lo nota algo somnoliento o cansado le muestra la imagen de una taza de café para que espabile.

Al tiempo que se produce cada llamada en el servicio de atención al cliente los datos se muestran en la pantalla del supervisor, que incluso sabe si el empleado ha minimizado la aplicación. Cogito se ha convertido, pues, en un asesor personal a la vez que en un supervisor/chivato sobre el desempeño profesional.

Al final de la conversación el sistema guarda toda esta información en una base de datos y ofrece estadísticas sobre el desempeño de cada trabajador, lo que servirá para evaluarle y mejorar su eficiencia.

El sistema Cogito ofrece una retroalimentación fabulosa al trabajador sobre su desempeño. Le da información útil en tiempo real, con lo que puede ir mejorando a cada instante, centrando sus esfuerzos en las áreas de mejora que le va indicando el algoritmo. Los resultados de su evaluación serán -así- mucho mejores gracias a ese feedback constante.

Se trata, en fin, de un modelo de aplicación de la IA a los RRHH que da qué pensar si realmente ayuda o nos convierte en esclavo de la tecnología.

Aplicaciones de la inteligencia artificial para selección de personal

El uso de la inteligencia artificial en selección de personal es una de las áreas en las que ha tenido un impacto muy significativo. Me gustaría señalar las 4 aplicaciones más comunes en este campo:

1. Creación de exámenes tipo test: Puedo decir por experiencia, que crear las preguntas para un examen tipo test resulta de lo más tedioso. Afortunadamente, he comprobado que la IA nos puede ayudar. si ir más lejos, tanto ChatGPT como Bing ayudan, aunque a veces se equivocan.

2. Análisis de currículos: Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar rápidamente grandes cantidades de currículums y extraer la información relevante, como experiencia laboral, habilidades y logros, filtrando los candidatos que no cumplen con los requisitos. Esto permite una evaluación más eficiente de los candidatos y una selección más precisa y rápida.

3. Entrevistas virtuales: La IA ha facilitado la realización de entrevistas virtuales a través de chatbots o sistemas de videoconferencia. Estas entrevistas pueden ser grabadas y analizadas posteriormente para una evaluación más objetiva de los candidatos. Deben tenerse en cuenta los límites que está estudiando la nueva Ley de IA de la Unión Europea sobre captación de micro-expresiones y los sesgos que se pueden dar en el modelo de entrenamiento que utilicen estos sistemas.

4. Evaluación de habilidades y méritos: Además de las conclusiones y calificaciones que obtenga los entrevistadores virtuales, la IA también puede evaluar las habilidades de los candidatos a través de pruebas y ejercicios en línea, proporcionando una evaluación más objetiva y precisa.

Por mi parte, he realizado pruebas mediante las que, aportando una relación de méritos y dando los criterios a la IA era capaz realizar una valoración. No obstante, siempre hay que recordar que para que un modelo de IA funcione en alguna tarea específica es necesario entrenarlo y especializarlo en esta.

Efectos de la inteligencia artificial en la gestión de personas

Estos sistemas, bien utilizados, son una herramienta estupenda para motivar y mejorar la conducta profesional. Si se hacen amigables y la interacción con el humano se convierte en cercana -algo así como los robots asesores o de compañía, pero a nivel laboral- la relación se tornará mucho más óptima. El trabajador se mostrará más dispuesto a interactuar con la IA y a aceptar sus consejos y seguimiento, con lo que esta se convertirá en un verdadero compañero y asesor en tiempo real.

Sin embargo, si el sistema se percibe como un algoritmo exclusivamente de control, como un jefe que está constantemente tras nosotros, los resultados pueden ser contraproducentes. A las personas nos gusta la autonomía en el trabajo, y es esencial que las organizaciones se la ofrezcan a sus trabajadores. Tanto control por una inteligencia artificial puede suponer que la motivación caiga drásticamente y podríamos volver al sistema de cadena de montaje y control del empleado propugnado por Frederick Taylor. Deshumanizar a la persona, controlar hasta el último minuto de su desempeño, puede tener consecuencias no deseadas, contraproducentes.

Por su parte, el borrador de la Ley de inteligencia artificial de la UE prevé una serie de riesgos y prohibiciones en su uso, que podría afectar su aplicación en la gestión de personas. Puede ver mi comentario de la norma en el enlace anterior.

Mayor autonomía para el empleado público

Se podría alegar que el tiempo que se pasa en la oficina es tiempo a disposición del empresario, y por ello nos paga. Es cierto, el control es normal, desde el sistema de fichaje horario hasta la supervisión de la conducta profesional ante el usuario o la mejora de la eficiencia en los resultados. Las empresas y las Administraciones quieren resultados por el salario que pagan.

No obstante, habrá que tener mucho cuidado con el nivel de control que se le da a la inteligencia artificial en la gestión de personas. No es lo mismo que los algoritmos intervengan en mejorar procesos o realizar tareas aburridas, que aplicarlos sobre el trabajo de las personas, susceptibles a los cambios y al control excesivo. La motivación laboral y hasta la felicidad en el trabajo son importantes dentro de la cultura organizacional, y podrían verse perjudicadas. Un ambiente agradable dentro del rigor de servir al ciudadano/cliente es importante y la IA puede ser un arma de doble filo.

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS ENTIDADES LOCALES

Analítica basada en IA para la toma de decisiones en RRHH

La toma de decisiones de recursos humanos se beneficia enormemente del análisis basado en inteligencia artificial. Los algoritmos avanzados y el aprendizaje automático permiten el análisis rápido y preciso de grandes volúmenes de datos, brindando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Estas son algunas de las aplicaciones del análisis basado en inteligencia artificial en recursos humanos:

1. Previsión de necesidades de personal: La inteligencia artificial puede analizar datos históricos y tendencias para predecir las necesidades futuras de personal, lo que facilita la planificación de la fuerza laboral.

2. Análisis de desempeño y retención: La inteligencia artificial puede analizar el desempeño y los datos de los empleados para identificar patrones y factores que influyen en la retención del talento, lo que permite implementar medidas preventivas para reducir la rotación, el absentismo o, incluso, el abandono de la organización.

3. Análisis de la diversidad y la inclusión: La IA puede analizar los datos demográficos y de diversidad de los empleados para identificar desequilibrios y brechas, lo que ayuda a implementar estrategias más inclusivas y equitativas.

4. Optimización de la fuerza laboral: con algoritmos de IA podemos analizar la asignación de tareas, la carga de trabajo y la disponibilidad de habilidades para optimizar la distribución de la fuerza laboral y mejorar la eficiencia.

Consideraciones éticas en la implementación de la IA en RRHH

Aunque la inteligencia artificial ofrece una serie de beneficios para la gestión de recursos humanos, también plantea desafíos éticos y consideraciones importantes. Algunas de las consideraciones éticas más relevantes son las siguientes:

1. Sesgo algorítmico: Los algoritmos pueden reflejar sesgos inherentes a los datos utilizados para entrenarlos, lo que puede resultar en decisiones discriminatorias o injustas. Es importante garantizar la equidad y la imparcialidad en la implementación de la inteligencia artificial.

En este sentido, se aprobó en España la Ley 15/2022, integral para la igualdad de trato y la no discriminación, que aborda estos límites al uso de los algoritmos en el entorno laboral.

2. Privacidad y protección de datos: La inteligencia artificial requiere el acceso a grandes volúmenes de datos personales, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos, como se dijo. Las organizaciones deben garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos y adoptar medidas para proteger la privacidad de los empleados. en tal sentido, recordamos que la futura Ley de IA de la UE trabaja en estos aspectos.

3. Transparencia y explicabilidad: Los sistemas de inteligencia artificial a menudo son cajas negras (por sus capas ocultas), lo que significa que sus decisiones y procesos no son fácilmente explicables. Es importante garantizar la transparencia y la explicabilidad de los sistemas de inteligencia artificial para garantizar la confianza y el entendimiento.

4. Impacto en el empleo: La implementación de la inteligencia artificial puede tener un impacto en los empleos existentes, ya que muchas tareas pueden ser automatizadas y se perderán puestos de trabajo, si bien es cierto que aparecerán otros (analistas de Big data, prompt engineering…). Es importante considerar y gestionar el impacto en los empleados y brindar oportunidades de formación y reasignación.

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El bitcoin no es dinero

09/03/2021 Pedro Padilla 1 comentario

La Sentencia del Tribunal Supremo nº 326/2019 , de 20 de junio de 2019, declara que el bitcoin no es dinero de curso legal. Esa es la noticia en los medios. Pero en un giro inesperado de su Jurisprudencia, declara que no se puede restituir a la víctima de estafa en la que entregó esta cibermoneda.

El comentario completo se encuentra publicado en la Revista Aranzadi doctrinal, nº 10, de noviembre de 2019: «Los Bitcoins no se restituyen a la víctima de estafa al no ser dinero. Giro radical de la doctrina del Tribunal Supremo»

La Sentencia del TS fue dada a conocer en los medios de comunicación por declarar algo que muchos ya sospechábamos, que el bitcoin no es dinero de curso legal (F.J. 3º), y por tanto no puede considerarse como medio de pago oficial. En un recurso por un delito continuado de estafa en el que el condenado recababa bitcoins de las víctimas para invertirlos (supuestamente) en trading de alta frecuencia y devolverles parte de las ganancias, el Supremo llega a esa conclusión tras defender su giro doctrinal, consistente en que no se puede devolver esta criptodivisa sino su equivalente en dinero.

El bitcoin sigue siendo moneda de cambio en transacciones comerciales

Esta doctrina no afecta solo al bitcoin sino, por extensión, al resto de las cientos de criptomonedas existentes. Por otro lado, que no se considere moneda a efectos legales tiene dos consecuencias claras:

No se puede imponer el pago con bitcoins en las transacciones comerciales, y mucho menos realizar el pago de tributos u otras contraprestaciones a la Administración. No obstante, hay países donde se ya pueden pagar en bitcoins. Por ejemplo, el Estado de Ohio (EE.UU) ya lo permite, si bien hay cierta tendencia a prohibir su uso en otras naciones por miedo a los efectos en la economía (y en la recaudación de los gobiernos). Es el caso de China, Canadá o Rusia, por poner algunos casos.
Los particulares (personas y empresas) pueden acordar libremente pagar sus transacciones en estas criptodivisas. No obstante, a efectos legales (facturación, declaraciones tributarias y pago de impuestos) se deberán expresar en la moneda oficial.

El bitcoin es un activo patrimonial inmaterial

El Fallo judicial ha tenido la oportunidad de aclarar cómo debe considerarse a esta moneda virtual. Para ello, además de indicar que es una «unidad de cuenta de la red del mismo nombre» y resumir brevemente su funcionamiento por medio del blockchain, la considera

un activo patrimonial inmaterial, en forma de unidad de cuenta definida mediante la tecnología informática y criptográfica denominada bitcoin, cuyo valor es el que cada unidad de cuenta o su porción alcance por el concierto de la oferta y la demanda en la venta que de estas unidades se realiza a través de las plataformas de trading Bitcoin

Hemos de recordar que el bitcoin, como las demás criptodivisas, no cuenta con un mercado centralizado (como sí tienen los de acciones, futuros…) aunque se parece a los mercados de intercambio de moneda fiduciaria (de curso legal) precisamente en esa descentralización. Esto no quiere decir que este dinero no esté regulado por los respectivos gobiernos, sino que los mercados en que se intercambia (denominados Forex (foreign exchange. mercado de divisas), no lo están. De ahí el distinto (aunque similar) precio que pueden alcanzar las distintas divisas y las criptomonedas, según dónde las queramos comprar/vender.

Las criptomonedas sustraídas no se devuelven a su dueño

Tras aclarar la exclusión del bitcoin del sistema monetario oficial, la Sentencia del TS esconde otra cuestión más polémica y que apenas se ha difundido. Tanto el Juzgador de instancia como el Supremo mantienen la condena y el resarcimiento a las cinco víctimas de la estafa. Este resarcimiento civil se regula en los artículos 109 y siguientes del Código Penal. El artículo 111.1 establece que

Deberá restituirse, siempre que sea posible, el mismo bien, con abono de los deterioros y menoscabos que el juez o tribunal determinen.

Pues bien, pese a reconocer que se entregaron al estafador cierta cantidad de bitcoins, que las acusaciones solicitan la restitución de esta moneda, y que la propia Jurisprudencia del TS mantiene lo indicado por el Código Penal, la Sentencia cambia radicalmente de criterio en un giro dramático del relato jurídico para concluir que

Aun cuando la jurisprudencia de esta Sala ha expresado la obligación de restituir cualquier bien objeto del delito, incluso el dinero, los acusados [sic] no fueron despojados de bitcoins que deban serles retornados, sino que el acto de disposición patrimonial que debe resarcirse se materializó sobre el dinero en euros que, por el engaño inherente a la estafa, entregaron al acusado para invertir en activos de este tipo. Por otro lado, tampoco el denominado bitcoin es algo susceptible de retorno, puesto que no se trata de un objeto material, ni tiene la consideración legal de dinero.

El bitcoin no se devuelve a la víctima porque no es dinero ni es material

Permítanme que no salga de mi asombro por esta conclusión de nuestro Tribunal Supremo. Tres razones, cada cual, a mi juicio, más inverosímil, para justificar que no se devuelvan los bitcoins a las víctimas, sino su equivalente en dinero. Y teniendo en cuenta la volatilidad de esta moneda pueden estar perdiendo dinero.

Primero, obviando el error al mencionar a los acusados en lugar de a las víctimas, el texto transcrito indica que estas no fueron despojadas de bitcoins (como sí reconoce en otro pasaje) sino del equivalente en euros. Una conclusión verdaderamente sorprendente.

En segundo lugar, el bitcoin no puede devolverse al ser algo inmaterial. ¿Acaso solo se devuelven objetos materiales? el Código Penal no especifica qué debe devolverse sino que indica claramente que se restituya lo sustraído.

Y en tercer lugar, termina su justificación diciendo que el bitcoin no es dinero. Y con eso motiva su negativa a devolver lo que se sustrajo. ¿Acaso el Código Penal y la doctrina Jurisprudencial solo permiten devolver dinero?¿No se devuelven acciones, vehículos, documentos, etc.?

En fin, una Sentencia para reflexionar y sobre la que les agradecería sus comentarios.